MindSpore模型精度調優實踐
引論：在模型的開發過程中，精度達不到預期常常讓人頭疼。為了幫助用戶解決模型調試調優的問題，為MindSpore量身定做了可視化調試調優組件：MindInsight。還梳理了針對常見精度問題的調試調優指南，將以“MindSpore模型精度調優實戰”系列文章的形式分享出來，希望能幫助用戶輕松定位精度問題，快速優化模型精度。
本文將分析精度問題的常見現象和原因，并給出一個整體的調優思路。本文分享假設腳本已經能夠運行并算出loss值。如果腳本還不能運行，請先參考相關報錯提示進行修改。
精度問題的常見現象和原因
模型精度問題和一般的軟件問題不同，定位周期一般也更長。在通常的程序中，程序輸出和預期不符意味著存在bug（編碼錯誤）。但是對一個深度學習模型來說，模型精度達不到預期，有著更復雜的原因和更多的可能性。由于模型精度要經過長時間的訓練才能看到最終結果，定位精度問題通常會花費更長的時間。
常見現象
精度問題的直接現象一般體現在loss（模型損失值）和metrics（模型度量指標）上。loss現象一般表現為（1）loss跑飛，出現NAN，+/- INF，極大值（2）loss不收斂、收斂慢（3）loss為0等。模型metrics一般表現為模型的accuracy、precision等metric達不到預期。
精度問題的直接現象較容易觀察，借助MindInsight等可視化工具，還可以在梯度、權重、激活值等張量上觀察到更多現象。常見現象如：（1）梯度消失（2）梯度爆炸（3）權重不更新（4）權重變化過小（5）權重變化過大（6）激活值飽和等。
常見原因
有果必有因，在現象的背后，是精度問題的原因，可以簡單分為超參問題、模型結構問題、數據問題、算法設計問題等類別：
超參問題
例如
學習率設置不合理，
loss_scale參數不合理，
權重初始化參數不合理等。
模型結構問題
例如
算子使用錯誤（使用的算子不適用于目標場景），
權重共享錯誤（共享了不應共享的權重），
權重凍結錯誤（凍結了不應凍結的權重），
節點連接錯誤（應該連接到計算圖中的block未連接），
loss函數錯誤，
優化器算法錯誤（如果自行實現了優化器）等。
數據問題
例如
數據缺失值過多，
每個類別中的樣本數目不均衡，
數據中存在異常值，
未對數據進行歸一化，
數據處理參數不正確等。
算法設計問題
算法本身設計有缺陷導致精度無法達到預期。
相同現象存在多個可能原因導致精度問題定位難
以loss不收斂為例（下圖），任何可能導致激活值飽和、梯度消失、權重更新不正確的問題都可能導致loss不收斂。例如錯誤地凍結了部分權重，使用的激活函數和數據不匹配（使用relu激活函數，輸入值全部小于0），學習率過小等原因都是loss不收斂的可能原因。

圖 1 相同現象存在多個可能原因導致精度問題定位難
調優思路概述

圖 2精度問題調優思路概述
針對上述精度問題的現象和原因，常用的幾個調優思路如下：檢查代碼和超參、檢查模型結構、檢查輸入數據、檢查loss曲線。若上述思路都未發現問題，可以讓訓練執行到最后，檢查精度（主要是模型metrics）是否達到預期。
其中，檢查模型結構和超參重在檢查模型的靜態特征；檢查輸入數據和loss曲線則是將靜態特征和動態訓練現象結合檢查；檢查精度是否達到預期則是對整體精度調優過程重新審視，并考慮調整超參、解釋模型、優化算法等調優手段。
為了幫助用戶高效實施上述的精度調優思路，MindInsight提供了配套的能力，如下圖。后面會展開介紹精度調優的準備工作，每個調優思路的細節，以及如何使用MindInsight的功能實踐這些調優思路。

圖 3精度問題定位思路及MindInsight對應能力

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MindSpore模型精度调优实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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